## Implementasi Algoritma Genetika untuk Memprediksi Waktu dan Biaya Pengerjaan Proyek Konstruksi
Kevin Krisnandi 1 , Halim Agung 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain , Universitas Bunda Mulia, Jakarta Jl. Lodan Raya No 2, Jakarta 14430 e-mail : 2 hagung@bundamulia.ac.id

## ABSTRAK
Pada beberapa proyek konstruksi yang dikerjakan oleh beberapa perusahaan memiliki tahapan dalam pengerjaannya.  Dalam  pengerjaan  proyek  tentu  akan  mengalami  banyak  kendala  baik  berasal  dari internal  atau  dari  eksternal.  kendala  yang  dihadapi  adalah  waktu  dan  biaya  penyelesaiannya.  Untuk menyelesaikan  persoalan  tersebut  maka  dip  erlukannya  sebuah  aplikasi  yang  dapat  memprediksi penggunaan  biaya  dan  waktu  sehingga  proyek  yang  dikerjakan  sesuai  dengan  harga  dan  waktu  yang telah disepakati. Algoritma yang digunakan untuk membangun aplikasi yang dapat memprediksi waktu dan  biaya  pengerjaan  proyek  konstruksi  adalah  algoritma  genetika.  Hasil  yang  diperoleh  dalam penelitian  ini  adalah  98.72%  keakuratannya  dalam  memprediksi  waktu  dan  biaya  pengerjaan  proyek konstruksi  yang  dimana  aplikasi  ini  dapat  memberikan  output  berupa  hasil  prediksi  waktu  dan  biaya pengerjaan proyek konstruksi berdasarkan luas tanah yang di input dan pemilihan kromosom. Kromosom yang  dimaksud  adalah  salah  satu  pekerjaan  dari  masing  -  masing  proyek,  yang  memiliki  luas  tanah dengan selisih 5 angka dari luas tanah yang di input. Hasil ini didapat dengan total pengujian sebanyak 25 kali pengujian.
Kata kunci: Algoritma Genetika, Biaya, Konstruksi, Kromosom, Proyek, Waktu.

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan Konstruksi memiliki tahapan – tahapan dalam pengerjaan suatu proyek konstruksi. Dalam pengerjaan proyek tentu akan banyak kendala yang dihadapi. Kendala tersebut dapat berasal dari internal atau dari dalam maupun dari eksternal atau dari luar. Kendala - kendala ini menyebabkan waktu dan biaya dari suatu proyek menjadi tidak sesuai dengan kesepakatan yang sudah disepakati pada awal perjanjian.
Maka dari itu diperlukannya Aplikasi Prediksi Waktu dan Biaya Pengerjaan Proyek Konstruksi agar perusahaan dapat memperkirakan waktu dan biaya yang diperlukan sehingga proyek dapat diselesaikan dengan tepat waktu. Selain memprediksi aplikasi ini juga dapat memberikan solusi kepada Mandor apabila terjadi kendala dalam mengerjakan proyek konstruksi sehingga proyek dapat berjalan sesuai dengan waktu yang telah diprediksikan. Untuk memperoleh hasil yang akurat diperlukannya suatu Algoritma yang digunakan pada Aplikasi Prediksi Waktu dan Biaya Pengerjaan Proyek Konstruksi, yaitu Algoritma Genetika yang membantu perusahaan konstruksi melakukan prediksi waktu dan biaya yang diperlukan dalam menyelesaikan sebuah proyek pembangunan.
Peneliti  terdahulu  membahas  mengenai  sistem  rekomendasi  wisata  kuliner  [1]  dan  disimpulkan  bahwa  dalam sistem  rekomendasi  wisata  kuliner  dengan  menggunakan  Algoritma  Genetika,  nilai fitness terbaik  didapatkan  dari metode crossover dengan  satu  titik  potong  dan  mutasi  dengan  pergeseran  gen.  Kombinasi  metode crossover dan mutasi ini menghasilkan nilai fitness rata-rata sebesar 924. Kemudian dalam penelitian penerapan Algoritma Genetika [2] pada aplikasi Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara yang menyimpulkan bahwa Metode Neural Network yang parameternya dioptimalkan menggunakan algoritma genetika terbukti mampu menghasilkan  nilai  rata-rata  akurasi  yang  tinggi  yaitu  sebesar  97,00%  untuk  studi  kasus  deteksi  kanker  payudara. Sedangkan  dalam  penelitian  yang  menerapkan  algoritma  genetika  pada  optimalisasi  penempatan  SVC  untuk memperbaiki profil tegangan [3] yang menyimpulkan bahwa injeksi daya reaktif dari SVC menyebabkan penurunan rugi-rugi transmisi dari 148,551 MW dan 1207,757 MVAR menjadi 142,940 MW dan 1145,586 MVAR atau rugi- rugi  daya  aktif  turun  sebesar  3,77%  dan  rugi-rugi  daya  reaktif  turun  sebesar  5,15%.  Pemasangan  SVC  juga  dapat memperbaiki profil tegangan pada setiap bus pada batas-batas yang ditentukan yaitu antara 0.95 pu dan 1.05 pu. Pada penelitian  Usulan  Perbaikan  Rute  pendistribusian  beras  bersubsidi  menggunakan  algoritma  genetika  [4]  yang menyimpulkan bahwa terdapat bagian tur yang memiliki urutan rute dan waktu penyelesaian yang sama dengan hasil penentuan tur penelitian sebelumnya. Hal ini terjadi pada tur ke-55 (0-6-0) menggunakan algoritma nearest neigbour sedangkan dalam operasi algoritma genetika terdapat pada tur nomor 22 dengan Pc = 0.2 dan Pm= 0.07.

## 2. LANDASAN TEORI

## 3.1 Algoritma Genetika
Algoritma Genetika (AG) [5] adalah suatu algoritma pencarian yang berbasis pada mekanisme seleksi alam dan genetika.  Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sangat  tepat  digunakan  dalam  menyelesaikan masalah optimasi kompleks, yang sulit dilakukan oleh metode konvensional. Sifat algoritma genetika adalah mencari kemungkinan - kemungkinan dari calon solusi untuk mendapatkan yang optimal bagi penyelesaian masalah. Ruang cakupan dari semua solusi yang layak, yaitu obyek - obyek di antara solusi yang sesuai, dinamakan ruang pencarian. Tiap titik dalam ruang pencarian mempresentasikan  suatu solusi yang layak. Tiap solusi yang layak dapat ditandai dengan nilai fitness .  Algoritma genetika bergerak dari suatu populasi kromosom ( bit string yang direpresentasikan sebagai calon solusi suatu masalah) ke populasi baru dengan menggunakan 3 operator yaitu seleksi, crossover dan mutasi.  Kromosom  -  kromosom  yang  diseleksi  menurut  nilai fitness masing  -  masing.  Kromosom  yang  kuat mempunyai kemungkinan tinggi untuk bertahan hidup pada generasi berikutnya, tetapi tidak menutup kemungkinan juga bagi kromosom lemah untuk tetap bertahan hidup. Proses seleksi tersebut kemudian ditentukan oleh kromosom - kromosom baru ( offspring ) melalui proses crossover dan mutasi dari kromosom yang terpilih (parents). Dari dua proses tersebut di atas maka terbentuk suatu generasi baru yang akan diulangi terus-menerus hingga mencapai suatu konvergensi, yaitu sebanyak generasi yang diinginkan [5].

## 3.2 Struktur Umum Algoritma Genetika
Algoritma genetika secara umum dapat diilustrasikan dalam diagram alir berikut ini:

## Gambar 1 Diagram Alir Algoritma Genetika
Algoritma genetika [5] memberikan suatu pilihan bagi penentuan nilai parameter dengan meniru cara reproduksi genetika,  pembentukan  kromosom  baru  serta  seleksi  alami  seperti  yang  terjadi  pada  makhluk  hidup.  Variabel  dan parameter yang digunakan pada algoritma genetika adalah (a) Fungsi fitness (fungsi tujuan) yang dimiliki oleh masing- masing  individu  untuk  menentukan  tingkat  kesesuaian  individu  tersebut  dengan  kriteria  yang  ingin  dicapai,  (b) Populasi jumlah individu yang dilibatkan pada setiap generasi, (c) Probabilitas terjadinya persilangan ( crossover ) pada suatu generasi, (d) Probabilitas terjadinya mutasi pada setiap individu, (e) Jumlah generasi yang akan dibentuk yang menentukan lama penerapan AG.

## 3.3 Pengkodean
Pengkodean adalah suatu teknik untuk menyatakan populasi awal sebagai calon solusi suatu masalah ke dalam suatu kromosom [6] sebagai suatu kunci pokok persoalan ketika menggunakan algoritma genetika. Berdasarkan jenis simbol  yang  digunakan  sebagai  nilai  suatu  gen,  metode  pengkodean  dapat  diklarifikasikan  sebagai  berikut: pengkodean biner, bilangan riil, bilangan bulat dan struktur data.

## 3.4 Operator Genetika
Operator genetika digunakan setelah proses evaluasi tahap pertama untuk membentuk suatu populasi baru dari generasi sekarang. Operator - operator tersebut adalah operator seleksi, crossover dan mutasi [5]. Seleksi bertujuan memberikan kesempatan reproduksi yang lebih besar bagi anggota populasi yang paling fit. Langkah pertama dalam seleksi  ini  adalah  pencarian  nilai fitness .  Masing-masing  individu  dalam  suatu  wadah  seleksi  akan  menerima probabilitas reproduksi yang tergantung pada nilai objektif dirinya sendiri terhadap nilai objektif dari semua individu dalam wadah seleksi tersebut. Nilai fitness inilah yang nantinya akan digunakan pada tahap - tahap seleksi berikutnya [7]. Ada beberapa metode bagaimana memilih kromosom yang sering digunakan antara lain adalah seleksi roda rolet (roulette  wheel  selection),  seleksi  rangking  (rank  selection),  dan  seleksi  turnamen  (tournament  selection)  [5].
Crossover bertujuan  menambah  keanekaragaman string dalam satu populasi dengan penyilangan antar string  yang diperoleh dari reproduksi sebelumnya. Operator mutasi merupakan operasi yang menyangkut satu kromosom tertentu. Beberapa cara operasi mutasi diterapkan dalam algoritma  genetika  menurut  jenis pengkodean  terhadap phenotype , antara lain mutasi dalam pengkodean biner, pengkodean permutasi, pengkodean nilai, dan pengkodean pohon.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Fungsional
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi,  dibutuhkan  aplikasi  prediksi  waktu  dan  biaya  pengerjaan  proyek konstruksi menggunakan Algoritma Genetika. Aplikasi prediksi, melakukan prediksi berdasarkan data – data dan SOP riil dari perusahaan konstruksi. Data - data yang digunakan mulai dari pembuatan RAB (Rencana Anggaran Biaya) sampai proses pengerjaan pembangunan. Hasil pembuatan RAB sampai proses pembangunan yang diambil dari data asli  perusahaan  konstruksi,  yang  kemudian  akan  dianalisa  sehingga  dapat  menghasilkan  prediksi  biaya  dan  waktu yang diperlukan untuk proyek pembangunan selanjutnya.

## 3.2 Tahapan Algoritma Genetika
Gambar 2 Flowchart Algoritma Genetika (seleksi)
Untuk melakukan prediksi user akan mengisi luas tanah yang mau diprediksi kemudian setelah memilih proyek user akan memilih 5 RAB yang akan dijadikan sebagai kromosom untuk diseleksi. Aplikasi akan menentukan nilai fitness kromosom dengan cara menjumlahkan total harga dan total waktu pengerjaan kemudian dibagi 2. Kemudian aplikasi akan melakukan perhitungan total fitness , fitness relatif dan fitness kumulatif. Aplikasi akan membangkitkan 5 buah bilangan acak dengan angka antara 0 sampai 1. Aplikasi akan membandingkan antara bilangan acak dengan nilai fitness kumulatif yang akan menghasilkan kromosom baru dari hasil seleksi.
Kromosom  hasil  seleksi  akan  dilakukan crossover .  Menentukan  peluang crossover ,  misalkan  Pc  =  0.40,  yang berarti  40%  dari  kromosom  akan  mengalami crossover .  Aplikasi  akan  membangkitkan  5  buah  bilangan  acak. Kemudian 2 buah kromosom dengan bilangan acak kurang dari nilai peluang crossover akan mengalami crossover . Melakukan crossover dari 2 kromosom induk sehingga menghasilkan keturunan baru.

## 3.3 Flowchart System
Gambar 4 Flowchart Aplikasi Prediksi
Gambar di atas adalah flowchart sistem aplikasi prediksi. Terdapat beberapa tahap dalam melakukan prediksi, yaitu untuk melakukan prediksi user akan mengisi luas tanah yang mau diseleksi. Setelah memilih proyek user akan memilih  5  RAB  yang  akan  dijadikan  sebagai  kromosom  untuk  diseleksi.  Aplikasi  akan  menentukan  nilai fitness kromosom dengan cara menjumlahkan total harga dan total waktu pengerjaan kemudian dibagi 2. Kemudian aplikasi akan melakukan perhitungan total fitness , fitness relatif dan fitness kumulatif. Aplikasi akan membangkitkan 5 buah bilangan  acak  dengan  angka  antara  0  sampai  1.  Aplikasi  akan  membandingkan  antara  bilangan  acak  dengan  nilai fitness kumulatif yang akan menghasilkan kromosom baru dari hasil seleksi. Kromosom hasil seleksi akan dilakukan crossover . Menentukan peluang crossover ,  misalkan Pc = 0.40, yang berarti 40% dari kromosom akan  mengalami crossover . Aplikasi akan membangkitkan 5 buah bilangan acak. Kemudian 2 buah kromosom dengan bilangan acak kurang  dari  nilai  peluang crossover akan  mengalami crossover .  Melakukan crossover dari  2  kromosom  induk sehingga menghasilkan keturunan baru.

## 3.4 Data Flow Diagram
External entity yang terlibat dalam program adalah: Project Manager , Konsultan, User , Mandor dan Purchasing . Project Manager memberikan input dan menerima output data proyek. Konsultan memberikan input dan menerima output data  pekerjaan,  data  solusi  dan  data  masalah. User memberikan input dan  menerima output data  prediksi. Mandor  memberikan  input  dan  menerima  output  data  pekerjaan,  data  solusi  dan  data  masalah. Purchasing memberikan input dan menerima output data PO.
Pada  diagram  konteks  menjelaskan  bahwa  Project  Manager  mengisi  data  proyek  pada  aplikasi  prediksi. Purchasing membuat PO berdasarkan data proyek yang diisi Project Manager yang diterima. Konsultan akan mengisi pekerjaan berdasarkan data proyek yang diterima. Data rincian pekerjaan yang diberikan oleh konsultan akan diterima oleh Mandor. Mandor akan mengerjakan pekerjaan yang diberikan oleh konsultan dan akan memasukkan data waktu penyelesaian pekerjaan. Apabila Mandor mengalami masalah dan masalah tersebut belum ada di dalam daftar masalah maka Mandor akan  mengisi masalah baru  yang dialami di aplikasi prediksi.  Masalah baru  yang diisi oleh Mandor akan  di  terima  oleh  Konsultan  dan  Konsultan  akan  memberikan  solusi  dari  masalah  baru  tersebut  kepada  Mandor melalui  aplikasi  prediksi.  Konsultan  akan  mengisi  solusi  baru  untuk  masalah  baru  yang  dialami  oleh  Mandor  di aplikasi  prediksi.  Aplikasi  prediksi  akan  memberikan  solusi  dari  masalah  baru  yang  dialami  oleh  Mandor.  Untuk melakukan prediksi User harus mengisi data proyek terlebih dahulu terlebih dahulu melalui aplikasi prediksi. Aplikasi prediksi akan memberikan hasil prediksi berdasarkan isian yang diisi oleh User .

## 3.5 Implementasi Algoritma Genetika
Proses yang pertama terjadi dalam algoritma genetika adalah proses seleksi. Proses seleksi akan dilakukan dengan cara seleksi pada RAB. Seleksi yang dilakukan menggunakan Roda Rolet dengan cara pertama kali untuk melakukan prediksi user akan  memilih proyek  yang  akan diprediksi. Setelah  memilih proyek user akan  memilih 5 RAB yang akan  dijadikan  sebagai  kromosom  untuk  diseleksi.  Aplikasi  akan  menentukan  nilai fitness kromosom  dengan  cara menjumlahkan  total  harga  dan  total  waktu  pengerjaan  kemudian  dibagi  2.  Menentukan  nilai fitness dari  masing  - masing kromosom dan cari total nilai fitness . Kemudian hitung fitness relatif tiap individu. Setelah itu hitung juga fitness kumulatifnya. Aplikasi akan membangkitkan 5 buah bilangan acak dengan angka antara 0 sampai 1. Aplikasi akan membandingkan antara bilangan acak dengan nilai fitness kumulatif yang akan menghasilkan kromosom baru dari hasil seleksi. Kromosom hasil seleksi akan dilakukan crossover . Menentukan peluang crossover , misalkan Pc = 0.25, yang berarti 25% dari kromosom akan mengalami crossover . Aplikasi akan membangkitkan 5 buah bilangan acak dengan angka antara 0 sampai 1. Kemudian 2 buah kromosom dengan bilangan acak kurang dari nilai peluang crossover akan mengalami crossover . Melakukan crossover dari 2 kromosom induk sehingga menghasilkan keturunan baru. Berikut contoh proses seleksi:
Tabel 1 Tabel Seleksi Roda Rolet
Kro moso m RAB Proyek Total Harga Tot al Har i Nilai Fitness Pk Qk
1 Rumah Tipe
LB 21 LT 60 (1 Lantai) Rp 148.930.0 00,- 61 7446503 0.5 0.1476
38 0.1476 38
2 Rumah
Tipe LB 36 LT 60 (1 Lantai) Rp 190.930.0 00,- 76 9546503 8 0.1892 73 0.3369 11
3 Rumah
Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) Rp 206.686.0 00,- 76 1033430 38 0.2048 93 0.5418 04
4 Rumah Tipe
LB 36 LT 90 (1 Lantai) Rp 230.320.0 00,- 76 1151600 38 0.2283 22 0.7701 26
5 Rumah Tipe
LB 45 LT 72 (1 Lantai) Rp 231.886.0 00,- 88 1159430 44 0.2298 74 1
Tabel di atas merupakan contoh tabel seleksi roda rolet. Setelah itu program akan menampilkan 5 buah angka acak  antara  0  sampai  1,  yaitu  0.640253,  0.634315,  0.482832,  0.300318  dan  0.196075.  Setelah  itu  program  akan membandingkan angka acak dengan Qk kromosom sehingga menghasilkan tabel hasil seleksi yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Tabel Hasil Seleksi Kromosom RAB Proyek Nilai Fitness Asal 1’ Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) 103343038 3 2’ Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) 103343038 3 3’ Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) 103343038 3 4’ Rumah Tipe LB 36 LT 60 (1 Lantai) 95465038 2 5’ Rumah Tipe LB 21 LT 60 (1 Lantai) 74465030.5 1
Lalu  menentukan  peluang crossover yaitu  Pc  =  0.25,  yang  berarti  sebesar  25%  dari  jumlah  kromosom  akan mengalami crossover .  Kemudian  program  akan  menampilkan  angka  acak  lagi  dari  angka  0  sampai  1,  yang  akan digunakan  dalam  proses crossover yaitu  0.129652,  0.170123,  0.279195,  0.835208  dan  0.408309.  Program  akan mencari angka acak yang lebih kecil dari nilai peluang crossover dari masing - masing kromosom. 2 kromosom dengan angka  acak  lebih  kecil  dari  peluang crossover itu  lah  yang  akan  mengalami crossover .  Dari  angka  acak  diatas didapatkan  kromosom  yang  akan  mengalami crossover adalah  kromosom  nomor  1  dan  2.  Tabel  kromosom  yang berhak mengalami crossover dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Tabel Kromosom yang mengalami Crossover Kromosom RAB Proyek Nilai Fitness 1’’ Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) 103343038 2’’ Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) 103343038
Setelah diperoleh kromosom yang berhak mengalami crossover , selanjutnya program akan melakukan crossover pada 2 kromosom tersebut. Tabel hasil crossover dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Tabel Hasil Crossover No. Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) (Kromosom Induk 1) Rumah Tipe LB 36 LT 72 (1 Lantai) (Kromosom Induk 2) Kromosom Keturunan (Hasil Crossover ) Nama Harga Hari Nama Harga Hari Nama Harga Hari 1 Pengukuran Ulang Tanah 72.000 1 Pengukuran Ulang Tanah 72.000 1 Pengukuran Ulang Tanah 72.000 1 2 Legalisasi Site Plan 288.000 2 Legalisasi Site Plan 288.000 2 Legalisasi Site Plan 288.000 2 3 Pekerjaan Persiapan 144.000 2 Pekerjaan Persiapan 144.000 2 Pekerjaan Persiapan 144.000 2 4 Pembersihan Lahan 144.000 2 Pembersihan Lahan 144.000 2 Pembersihan Lahan 144.000 2 5 Pembersihan Akhir Lokasi 288.000 2 Pembersihan Akhir Lokasi 288.000 2 Pembersihan Akhir Lokasi 288.000 2 6 Instalasi Jaringan Air Bersih 3.000.000  2 Instalasi Jaringan Air Bersih 3.000.000  2 Instalasi Jaringan Air Bersih 3.000.000  2 7 Instalasi Jaringan Listrik 3.200.000  4 Instalasi Jaringan Listrik 3.200.000  4 Instalasi Jaringan Listrik 3.200.000  4 8 Pohon Peneduh 150.000 1 Pohon Peneduh 150.000 1 Pohon Peneduh 150.000 1 9 Tipe Rumah LB 36 (1 Lantai) 100.800. 000 38 Tipe Rumah LB 36 (1 Lantai) 100.800. 000 38 Tipe Rumah LB 36 (1 Lantai) 100.800. 000 38 10 Nilai Tanah 93.600. 000 1 Nilai Tanah 93.600. 000 1 Nilai Tanah 93.600. 000 1 11 Pengurusan IMB Unit 5.000.000  21 Pengurusan IMB Unit 5.000. 000 21 Pengurusan IMB Unit 5.000.000  21
Setelah berhasil melakukan crossover , maka akan diperoleh hasil prediksi yang dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Tabel Hasil Prediksi
Nama Proyek Yang Diprediksi Prediksi Total Biaya Pengerjaan  Prediksi Total Waktu Pengerjaan Rumah Tipe LB 120 LT 220 (2 Lantai) Rp 206.686.000,- 76 Hari
Tabel 5 merupakan tabel hasil prediksi yang telah dilakukan dengan menggunakan proses seleksi dan crossover algoritma genetika.

## 3.6 Pengujian Keberhasilan Metode
Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  langsung  pada  aplikasi  prediksi  waktu  dan  biaya  dengan menggunakan  data  proyek  dummy  atau  proyek  yang  pernah  dikerjakan  oleh  perusahaan.  Kolom  No.  berisi  nomor untuk  setiap  baris  pada  tabel  pengujian.  Kolom  Jenis  Bangunan  berisi  jenis  bangunan  yang  dilakukan  pengujian. Kolom Ukuran berisi ukuran dari bangunan yang diprediksi. Kolom Ukuran berisi dua sub kolom yaitu: sub kolom Luas Tanah (M2) dan Luas Bangunan (M2).
Pada sub kolom luas tanah berisi luas tanah dari bangunan yang akan diprediksi (dalam satuan meter persegi) sedangkan kolom luas bangunan merupakan luas dari bangunan yang akan di prediksi (dalam satuan meter persegi). Kolom Hasil Proyek berisi hasil pengerjaan proyek konstruksi dari awal sampai proyek selesai dikerjakan. Kolom Hasil Proyek memiliki dua sub kolom yaitu: sub kolom Waktu (Hari) dan Biaya (Rp.). Pada sub kolom waktu berisi jumlah waktu yang diperlukan dalam pengerjaan proyek pembangunan dari awal proyek sampai selesai (dalam hari). Sedangkan sub kolom biaya berisi biaya yang diperlukan dalam pengerjaan proyek dari awal proyek sampai selesai (dalam rupiah).
Kolom Hasil Program berisi hasil prediksi yang dikeluarkan oleh program berdasarkan kuesioner yang telah diisi. Kolom  Hasil  Program  memiliki  dua  sub  kolom  yaitu:  sub  kolom  Waktu  dan  Biaya.  Pada  sub  kolom  waktu  berisi jumlah waktu dari hasil prediksi aplikasi (dalam hari). Sedangkan sub kolom biaya berisi biaya hasil prediksi aplikasi (dalam rupiah). Kolom Persentase berisi jumlah persentase persamaan antara kolom hasil proyek dengan kolom hasil program. Baris Rata - rata merupakan rata - rata dari hasil persentase, Jumlah iterasi atau pengulangan yang dilakukan sebanyak 20  kali. Tabel pengujian dibawah ini  merupakan  salah satu dari 20 pengulangan  yang dilakukan dengan persentase keakuratan terbesar yaitu 98.72%.

## Tabel 6 Tabel Pengujian Algoritma Genetika
No. Jenis Bangunan Ukuran Hasil Proyek Hasil Program Persentase (%) Luas Tanah (M 2 ) Luas Bangunan (M 2 ) Waktu (Hari) Biaya (Rp.) Waktu (Hari) Biaya (Rp.) 1 Rumah 1 Lantai 60 36 76 Hari Rp 190.930.000,- 76 Hari Rp 190.930.000,- 100 2 Rumah 1 Lantai 60 21 61 Hari Rp 148.930.000,- 61 Hari Rp 148.930.000,- 100 3 Rumah 1 Lantai 72 36 76 Hari Rp 206.686.000,- 76 Hari Rp 222.274.000,- 96 4 Rumah 1 Lantai 72 45 88 Hari Rp 231.886.000,- 88 Hari Rp 231.886.000,- 100 5 Rumah 1 Lantai 72 58 102 Hari Rp 268.286.000,- 102 Hari Rp 252.614.000,- 97 6 Rumah 1 Lantai 84 60 104 Hari Rp 289.642.000,- 104 Hari Rp 297.478.000,- 98 7 Rumah 1 Lantai 90 36 76 Hari Rp 230.320.000,- 76 Hari Rp 222.484.000,- 98 8 Rumah 1 Lantai 96 60 104 Hari Rp 305.398.000,- 104 Hari Rp 315.874.000,- 98 9 Rumah 1 Lantai 96 45 88 Hari Rp 263.398.000,- 88 Hari Rp 263.398.000,- 100 10 Rumah 1 Lantai 100 60 104 Hari Rp 310.650.000,- 104 Hari Rp 305.454.000,- 99 11 Rumah 1 Lantai 104 54 98 Hari Rp 299.102.000,- 98 Hari Rp 303.020.000,- 99 12 Rumah 1 Lantai 104 60 104 Hari Rp 315.902.000,- 104 Hari Rp 319.820.000,- 99 13 Rumah 3 Lantai 105 210 268 Hari Rp 737.215.000,- 268 Hari Rp 730.685.000,- 99 14 Rumah 2 Lantai 105 140 191 Hari Rp 541.215.000,- 191 Hari Rp 541.215.000,- 100 15 Rumah 2 Lantai 107 92 139 Hari Rp 409.441.000,- 139 Hari Rp 409.441.000,- 100 16 Rumah 2 Lantai 107 89 136 Hari Rp 401.041.000,- 136 Hari Rp 401.041.000,- 100 17 Rumah 2 Lantai 107 84 130 Hari Rp 387.041.000,- 130 Hari Rp 387.041.000,- 100 18 Rumah 2 Lantai 107 106 154 Hari Rp 448.641.000,- 154 Hari Rp 448.641.000,- 100 19 Rumah 1 Lantai 120 70 115 Hari Rp 364.910.000,- 115 Hari Rp 377.970.000,- 98 20 Rumah 2 Lantai 130 90 137 Hari Rp 434.040.000,- 137 Hari Rp 420.980.000,- 98 21 Rumah 2 Lantai 135 180 235 Hari Rp 692.605.000,- 235 Hari Rp 686.075.000,- 99 22 Rumah 3 Lantai 140 270 334 Hari Rp 951.170.000,- 334 Hari Rp 944.640.000,- 99 23 Rumah 3 Lantai 140 210 268 Hari Rp 783.170.000,- 268 Hari Rp 783.170.000,- 100 24 Rumah 2 Lantai 180 180 235 Hari Rp 751.690.000,- 235 Hari Rp 699.450.000,- 96
25 Rumah 2 Lantai 220 120 170 Hari Rp 636.210.000,- 170 Hari Rp 583.970.000,- 95 Rata - rata 98.72%
Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada tabel 4.6 di atas didapatkan kesimpulan bahwa algoritma genetika dapat  diterapkan  pada  aplikasi  prediksi  waktu  dan  biaya  proyek  konstruksi  dengan  persentase  keakuratan  sebesar 98.72%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan dan percobaan, di simpulkan penelitian ini yaitu:
1. Aplikasi ini dapat memberikan output berupa hasil prediksi waktu dan biaya pengerjaan proyek konstruksi berdasarkan luas tanah yang di input dan pemilihan kromosom. Kromosom yang dimaksud adalah salah satu pekerjaan dari masing - masing proyek, yang memiliki luas tanah dengan selisih 5 angka dari luas tanah yang di input.
2. Algoritma Genetika dapat diimplementasi pada sistem. Hal ini dibuktikan berdasarkan hasil output berupa hasil  prediksi  biaya  dan  waktu  pengerjaan  proyek  menggunakan  Algoritma  Genetika  dengan  persentase keakuratan sebesar 98.72%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Widodo,  A.  W.  dan  W.  F.  Mahmudy.  2010,  Penerapan  Algoritma  Genetika  Pada  Sistem  Rekomendasi  Wisata Kuliner, Jurnal Ilmiah KRUSOR, Vol.5. No.4.
[2] Zamani,  A.  M.,  B.  Amaliah  dan  A.  Munif.  2012,  Implementasi  Algoritma  Genetika  pada  Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara, Jurnal Teknik ITS, Vol.1.
[3] Anwar,  S.,  H.  Suyono  dan  H.  Soekotjo  D.  2012,  Optimalisasi  Penempatan  SVC  untuk  Memperbaiki  Profil Tegangan dengan Menggunakan Algoritma Genetika, Jurnal Elektro ELTEK, Vol.3. No.1.
[4] Yoza, H., S. Susanty dan A. Imran. 2013, Usulan Perbaikan Rute Pendistribusian Beras Bersubsidi Menggunakan Algoritma Genetika, Jurnal Online Institut Teknologi Nasional, Vol.1. No.2.
[5] Desiani, Anita dan M. Arhami, 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: ANDI.
[6] Gen, M., dan R. Cheng, 2000. Genetic Algorithm and Engineering Optimization, John Wiley and Sons, Inc., New York.
[7] Kusumadewi, S, 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta: Graha Ilmu.